10 meilleures plates-formes GPU Cloud pour l'IA et la charge de travail massive

L'essor des GPU Cloud : Un Pilier de l'IA et du Machine Learning

L'avènement de technologies de pointe telles que l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) a propulsé les GPU cloud au premier plan des besoins informatiques modernes.

Si votre entreprise manipule des visualisations 3D, se consacre à l'apprentissage automatique, à l'IA ou à des calculs complexes, la manière dont vous utilisez les GPU est cruciale pour votre efficacité.

Autrefois, les modèles d'apprentissage profond au sein des entreprises exigeaient des délais de formation et de calcul considérables. Cela engendrait des pertes de temps, des coûts élevés, et des problèmes d'espace et de stockage, impactant négativement la productivité.

Les GPU de nouvelle génération sont conçus pour remédier à ces problèmes. Ils offrent une efficacité accrue pour les calculs intensifs et un entraînement accéléré de vos modèles d'IA, grâce au traitement en parallèle.

Selon une étude d'Indigo, les GPU peuvent fournir des performances jusqu'à 250 fois supérieures à celles des processeurs lors de la formation de réseaux neuronaux associés à l'apprentissage profond.

Parallèlement à l'évolution du cloud computing, les GPU cloud transforment le domaine de la science des données et d'autres technologies émergentes. Ils offrent des performances encore plus rapides, une maintenance simplifiée, des coûts réduits, une évolutivité rapide et un gain de temps considérable.

Cet article a pour but de vous familiariser avec les concepts des GPU cloud, leur interconnexion avec l'IA, le ML, l'apprentissage profond, et de vous présenter certaines des meilleures plateformes GPU cloud disponibles pour héberger votre environnement GPU cloud idéal.

Entrons dans le vif du sujet !

Qu'est-ce qu'un GPU Cloud ?

Pour saisir la nature d'un GPU cloud, il est essentiel de comprendre d'abord ce que sont les GPU.

Une unité de traitement graphique (GPU) est un circuit électronique spécialisé, conçu pour modifier et manipuler rapidement la mémoire, accélérant ainsi la génération d'images ou de graphiques.

Les GPU modernes se distinguent par une plus grande efficacité dans le traitement d'images et d'infographies, grâce à leur architecture parallèle, comparés aux unités centrales de traitement (CPU). Un GPU est soit intégré à la carte mère, soit monté sur la carte vidéo ou la matrice du processeur d'un ordinateur.

Les unités graphiques cloud (GPU) sont des instances de calcul dotées d'une accélération matérielle robuste, parfaites pour l'exécution d'applications nécessitant la gestion de charges de travail massives en IA et en apprentissage profond dans le cloud. Inutile d'installer un GPU physique sur votre appareil.

Parmi les marques populaires, on retrouve NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce, entre autres.

Les GPU sont utilisés dans :

• Téléphones mobiles
• Consoles de jeux
• Stations de travail
• Systèmes embarqués
• Ordinateurs personnels

Applications des GPU :

Voici quelques exemples d'applications des GPU :

• Reconnaissance d'images en IA et ML.
• Calculs pour l'infographie 3D et la conception CAO.
• Mappage de textures et rendu de polygones.
• Calculs géométriques tels que les translations et rotations de sommets dans les systèmes de coordonnées.
• Prise en charge des shaders programmables pour la manipulation de textures et de sommets.
• Encodage, décodage et streaming vidéo accélérés par GPU.
• Jeux aux graphismes sophistiqués et jeux en nuage.
• Modélisation mathématique à grande échelle, analyse, et apprentissage profond nécessitant les capacités de traitement parallèle des GPU à usage général.
• Montage vidéo, conception graphique et création de contenu.

Quels sont les avantages des GPU Cloud ? 👍

L'utilisation de GPU Cloud présente des avantages notables :

Évolutivité élevée

L'expansion de votre entreprise s'accompagne d'une augmentation de la charge de travail. Vous aurez besoin d'un GPU capable de s'adapter à cette croissance. Les GPU cloud vous permettent d'ajouter facilement des ressources GPU supplémentaires, sans tracas, pour répondre à vos besoins accrus. À l'inverse, la réduction des ressources est également possible et rapide.

Minimisation des coûts

Au lieu d'acquérir des GPU physiques haut de gamme, extrêmement coûteux, vous pouvez opter pour la location de GPU cloud, disponibles à moindre coût sur une base horaire. La facturation se fait en fonction du temps d'utilisation, contrairement aux GPU physiques qui occasionnent des dépenses même en cas d'inactivité.

Libération des ressources locales

Les GPU cloud ne consomment pas les ressources de votre appareil, contrairement aux GPU physiques qui occupent un espace considérable. De plus, exécuter un modèle ML complexe ou une tâche de rendu peut ralentir votre ordinateur.

Vous pouvez externaliser la puissance de calcul vers le cloud, évitant ainsi de surcharger votre machine et simplifiant son utilisation. Votre ordinateur devient un outil de contrôle, et non le centre de toutes les tâches gourmandes en ressources.

Gain de temps

Les GPU cloud offrent aux concepteurs la possibilité d'itérer rapidement grâce à des temps de rendu plus courts. Vous pouvez exécuter des tâches en quelques minutes, qui auparavant nécessitaient des heures ou des jours. La productivité de votre équipe s'en trouve considérablement accrue, vous permettant d'investir davantage dans l'innovation plutôt que dans le rendu ou les calculs.

Comment les GPU Facilitent-ils l'Apprentissage Profond et l'IA ?

L'apprentissage profond est le fondement de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'une technique de ML avancée, axée sur l'apprentissage représentatif par le biais de réseaux neuronaux artificiels (RNA). Les modèles d'apprentissage profond sont utilisés pour traiter des ensembles de données volumineux ou des opérations nécessitant une puissance de calcul élevée.

Alors, quel est le rôle des GPU dans ce contexte ?

Les GPU sont conçus pour effectuer des calculs parallèles, c'est-à-dire plusieurs calculs simultanément. Ils sont donc parfaitement adaptés pour exploiter le potentiel des modèles d'apprentissage profond, en accélérant les tâches de calcul intensives.

Grâce à leurs nombreux cœurs, les GPU sont excellents pour les calculs de traitement parallèle. De plus, leur bande passante mémoire élevée leur permet de gérer de vastes quantités de données pour les systèmes d'apprentissage profond. C'est pourquoi ils sont largement utilisés pour entraîner des modèles d'IA, rendre des modèles CAO, et exécuter des jeux vidéo aux graphismes sophistiqués.

De plus, si vous souhaitez tester plusieurs algorithmes en simultané, vous pouvez exécuter plusieurs GPU de façon distincte, facilitant ainsi divers processus sans créer de parallélisme. Vous pouvez utiliser plusieurs GPU sur différentes machines physiques, ou sur une seule machine, pour distribuer des modèles de données complexes.

Comment débuter avec les GPU Cloud ?

L'utilisation des GPU cloud est simple et rapide si vous comprenez les bases. Tout d'abord, sélectionnez un fournisseur de GPU cloud, tel que Google Cloud Platform (GCP).

Ensuite, inscrivez-vous sur GCP. Vous pourrez ainsi bénéficier de tous les avantages standard : fonctions cloud, options de stockage, gestion de base de données, intégration avec les applications, etc. Vous pouvez également utiliser leur Google Colaboratory, qui fonctionne comme Jupyter Notebook, pour exploiter un GPU GRATUITEMENT. Enfin, vous pouvez commencer à utiliser les GPU pour vos projets.

Examinons ensemble les différentes solutions disponibles pour les GPU cloud dans la gestion de l'IA et des charges de travail massives.

Linode

Linode offre des GPU à la demande pour les opérations de traitement parallèle telles que le traitement vidéo, le calcul scientifique, l'apprentissage automatique, et l'IA. La plateforme propose des machines virtuelles optimisées pour le GPU, accélérées par les cœurs NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT, et exploite la puissance de CUDA pour exécuter le tracé de rayons, l'apprentissage profond et les calculs complexes.

Transformez vos dépenses d'investissement en dépenses d'exploitation en utilisant l'accès au GPU Linode, pour tirer parti de la puissance du GPU et des bénéfices du cloud. Linode vous permet de vous concentrer sur vos activités essentielles, sans vous soucier du matériel.

Les GPU Linode facilitent leur utilisation dans des applications complexes telles que le streaming vidéo, l'IA, et l'apprentissage automatique. De plus, vous pouvez obtenir jusqu'à 4 cartes pour chaque instance, en fonction de la puissance nécessaire pour vos charges de travail.

Quadro RTX 6000 possède 4 608 cœurs CUDA, 576 cœurs Tensor, 72 cœurs RT, 24 Go de mémoire GPU GDDR6, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/sec Rays Cast et des performances FP32 de 16,3 TFLOP.

Le prix du plan GPU dédié plus RTX6000 est de 1,5 $ / heure.

Paperspace Core

Optimisez le flux de travail de votre entreprise grâce à l'infrastructure informatique accélérée de nouvelle génération proposée par Paperspace. Son interface simple et intuitive facilite l'intégration, la collaboration et offre des applications de bureau pour Mac, Linux et Windows. Exploitez une puissance de calcul illimitée pour exécuter des applications exigeantes.

CORE fournit un réseau ultra-rapide, un provisionnement instantané, la prise en charge des applications 3D et une API complète pour l'accès programmatique. Obtenez une vue d'ensemble de votre infrastructure grâce à une interface graphique centralisée. De plus, profitez d'un contrôle exceptionnel avec l'interface de gestion CORE, équipée d'outils robustes permettant de filtrer, trier, connecter ou créer des machines, des réseaux et des utilisateurs.

La puissante console de gestion de CORE permet d'effectuer rapidement des tâches telles que l'ajout d'une intégration Active Directory ou d'un VPN. Vous pouvez également gérer des configurations réseau complexes et accomplir vos tâches plus rapidement en quelques clics.

De plus, vous trouverez de nombreuses intégrations facultatives utiles pour votre travail. Bénéficiez de fonctionnalités de sécurité avancées, de lecteurs partagés, et bien plus encore avec cette plateforme GPU cloud. Profitez de GPU à faible coût, avec des réductions pour l'éducation, des alertes de facturation, une facturation à la seconde, etc.

Ajoutez simplicité et rapidité à votre flux de travail, à partir de 0,07 $/heure.

GPU Google Cloud

Bénéficiez de GPU haute performance pour le calcul scientifique, la visualisation 3D et l'apprentissage automatique avec les GPU Google Cloud. Cette solution aide à accélérer le HPC, propose une large gamme de GPU adaptés à différents budgets et niveaux de performance, et réduit la charge de travail grâce à des personnalisations de machines et une tarification flexible.

Google Cloud propose des GPU tels que NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 et P100. De plus, les GPU Google Cloud équilibrent la mémoire, le processeur, le disque haute performance, et jusqu'à 8 GPU par instance pour une charge de travail individualisée.

Vous bénéficiez également d'un accès au réseau, à l'analyse de données et au stockage à la pointe de l'industrie. Les périphériques GPU ne sont disponibles que dans certaines zones de certaines régions. Le prix varie en fonction de la région, du GPU choisi, et du type de machine. Vous pouvez calculer votre prix en définissant vos besoins dans le calculateur de prix Google Cloud.

Vous pouvez également opter pour les solutions alternatives suivantes :

Service GPU Élastique

Le Service GPU Élastique (EGS) fournit des capacités de calcul parallèle et puissantes grâce à la technologie GPU. Idéal pour de nombreux scénarios tels que le traitement vidéo, la visualisation, le calcul scientifique et l'apprentissage profond. EGS utilise plusieurs GPU tels que NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 et AMD FirePro S7150.

Vous bénéficierez de services tels que la formation et l'inférence d'apprentissage profond en ligne, l'identification de contenu, la reconnaissance d'images et vocale, le codage multimédia HD, la visioconférence, la réparation de films sources, et le direct 4K/8K HD.

De plus, obtenez des options telles que le rendu vidéo, la finance informatique, la prévision climatique, la simulation de collision, le génie génétique, l'édition non linéaire, les applications d'enseignement à distance et la conception technique.

• L'instance GA1 fournit jusqu'à 4 GPU AMD FirePro S7150, 160 Go de mémoire et 56 vCPU. Elle contient 8192 cœurs et une mémoire GPU de 32 Go qui fonctionne en parallèle et délivre 15 TFLOPS de simple précision et un TFLOPS de double précision.
• L'instance GN4 fournit jusqu'à 2 GPU NVIDIA Tesla M40, 96 Go de mémoire et 56 vCPU. Elle contient 6000 cœurs et 24 Go de mémoire GPU qui délivre 14 TFLOPS de simple précision. De même, vous trouverez de nombreuses instances telles que GN5, GN5i et GN6.
• EGS prend en charge 25 Gbit/s et jusqu'à 2 000 000 PPS de bande passante réseau en interne, afin de fournir des performances réseau optimales pour les nœuds de calcul. Il possède un cache local à grande vitesse, connecté à des disques SSD ou ultra cloud.
• Les disques NVMe haute performance gèrent 230 000 IOPS avec une latence d'E/S de 200 𝝻s, et fournissent 1900 Mbit/s en lecture et 1100 Mbit/s en écriture.

Choisissez parmi différentes options d'achat en fonction de vos besoins, pour obtenir les ressources adéquates et ne payer que pour ce que vous utilisez.

Série Azure N

La Série Azure N de machines virtuelles (VM) Azure possède des fonctionnalités GPU. Les GPU sont idéaux pour les charges de travail graphiques et de calcul intensives, permettant aux utilisateurs d'accélérer l'innovation à travers divers scénarios, tels que l'apprentissage profond, l'analyse prédictive et la visualisation à distance.

Différentes séries N offrent des avantages spécifiques pour des charges de travail particulières.

• La série NC se concentre sur l'apprentissage automatique hautes performances et les charges de travail informatiques. La dernière version, NCsv3, utilise le GPU Tesla V100 de NVIDIA.
• La série ND est axée sur l'inférence et les scénarios de formation, principalement pour l'apprentissage profond. Elle utilise des GPU NVIDIA Tesla P40. La dernière version, NDv2, intègre des GPU NVIDIA Tesla V100.
• La série NV est dédiée à la visualisation à distance et autres applications exigeantes, alimentées par le GPU NVIDIA Tesla M60.
• Les machines virtuelles NC, NCsv3, NDs et NCsv2 offrent une interconnexion InfiniBand, améliorant les performances. Vous bénéficierez d'avantages tels que l'apprentissage profond, le rendu graphique, le montage vidéo et les jeux.

IBM Cloud

IBM Cloud vous offre flexibilité, puissance et une multitude d'options GPU. Étant donné que le GPU est la puissance intellectuelle supplémentaire d'un processeur, IBM Cloud vous donne un accès direct à une sélection des serveurs la plus accessible, pour une intégration fluide avec l'architecture, les applications et les API IBM Cloud, ainsi qu'avec un réseau distribué de centres de données à travers le monde.

• Vous obtiendrez des options de GPU de serveur bare metal telles que Intel Xeon 4210, une carte graphique NVIDIA T4, 20 cœurs, 32 Go de RAM, 2,20 GHz, et une bande passante de 20 To. Vous bénéficiez également des options Intel Xeon 5218 et Intel Xeon 6248.
• Pour les serveurs virtuels, vous bénéficiez d'AC1.8 × 60, avec huit vCPU, 60 Go de RAM, et 1 x GPU P100. Vous aurez également les options AC2.8×60 et AC2.8×60.

Optez pour le GPU de serveur bare metal, à partir de 819 $/mois, ou le GPU de serveur virtuel, à partir de 1,95 $/heure.

AWS et NVIDIA

AWS et NVIDIA ont collaboré pour fournir des solutions basées sur GPU qui sont à la fois rentables, flexibles, et performantes. La solution comprend des instances Amazon EC2 alimentées par GPU NVIDIA, ainsi que des services comme AWS IoT Greengrass, qui fonctionnent avec les modules NVIDIA Jetson Nano.

Les utilisateurs exploitent AWS et NVIDIA pour des postes de travail virtuels, l'apprentissage automatique (ML), les services IoT et le calcul haute performance. Les instances Amazon EC2 alimentées par GPU NVIDIA sont conçues pour fournir des performances évolutives. De plus, vous pouvez utiliser AWS IoT Greengrass pour étendre les services cloud AWS aux appareils périphériques basés sur NVIDIA.

Les GPU NVIDIA A100 Tensor Core alimentent les instances Amazon EC2 P4d, offrant une mise en réseau à faible latence et un débit élevé à la pointe de l'industrie. Vous trouverez également de nombreuses autres instances, adaptées à des scénarios spécifiques, telles que Amazon EC2 P3 et Amazon EC2 G4.

Demandez un essai GRATUIT et découvrez la puissance du GPU à la périphérie, directement depuis le cloud.

OVHcloud

OVHcloud propose des serveurs cloud conçus pour gérer les charges de travail parallèles massives. Les GPU ont de nombreuses instances, intégrées aux processeurs graphiques NVIDIA Tesla V100, pour répondre aux exigences de l'apprentissage profond et de l'apprentissage automatique.

Ces serveurs aident à accélérer les calculs dans le domaine de l'informatique graphique ainsi que de l'intelligence artificielle. OVH s'associe à NVIDIA pour offrir la meilleure plateforme accélérée par GPU pour le calcul haute performance, l'IA, et l'apprentissage profond.

Utilisez un moyen simple pour déployer et gérer des conteneurs accélérés par GPU, à travers un catalogue complet. Les instances délivrent l'une des quatre cartes directement via PCI Passthrough, sans couche de virtualisation, afin de dédier toute la puissance à votre utilisation.

Les services et l'infrastructure d'OVHcloud sont certifiés ISO/IEC 27017, 27001, 27701 et 27018. Ces certifications indiquent qu'OVHcloud a mis en place un système de gestion de la sécurité de l'information (SMSI) pour gérer les vulnérabilités, assurer la continuité des activités, gérer les risques, et mettre en œuvre un système de gestion de la confidentialité des informations (PIMS).

De plus, NVIDIA Tesla V100 possède de nombreuses fonctionnalités utiles, telles que PCIe 32 Go/s, 16 Go de capacité HBM2, une bande passante de 900 Go/s, une double précision de 7 téraFLOPs, une simple précision de 14 téraFLOPs et un apprentissage profond de 112 téraFLOPs.

Lambda GPU

Entraînez des modèles d'apprentissage profond, de ML et d'IA avec le Cloud GPU Lambda, et passez d'une seule machine à plusieurs machines virtuelles en quelques clics. Vous disposerez des principaux frameworks préinstallés et de la dernière version de la pile lambda, comprenant les pilotes CUDA et les frameworks d'apprentissage profond.

Accédez rapidement à l'environnement de développement Jupyter Notebook, dédié à chaque machine depuis le tableau de bord. Utilisez SSH directement avec l'une des clés SSH, ou connectez-vous via le terminal Web dans le tableau de bord cloud pour un accès direct.

Chaque instance prend en charge une bande passante inter-nœuds maximale de 10 Gbit/s, permettant une formation dispersée avec des frameworks tels que Horovod. Vous pouvez également gagner du temps en optimisant le modèle en adaptant le nombre de GPU sur une ou plusieurs instances.

Avec Lambda GPU Cloud, vous pouvez économiser jusqu'à 50 % sur le calcul, réduire le coût total d'exploitation du cloud, et vous n'aurez jamais besoin de vous engager sur plusieurs années. Utilisez un seul GPU RTX 6000 avec six VCPU, 46 Go de RAM, et 658 Go de stockage temporaire pour seulement 1,25 $/heure. Choisissez parmi de nombreuses instances en fonction de vos besoins, pour obtenir un prix à la demande pour votre utilisation.

Genesis Cloud

Profitez d'une plateforme GPU cloud efficace à un tarif très abordable avec Genesis Cloud. Ils ont accès à de nombreux centres de données performants à travers le monde, avec lesquels ils collaborent pour offrir un large éventail d'applications.

Tous les services sont sécurisés, évolutifs, robustes et automatisés. Genesis Cloud fournit une puissance de calcul GPU illimitée pour les effets visuels, l'apprentissage automatique, le transcodage, le stockage, l'analyse de Big Data, et bien plus encore.

Genesis Cloud offre GRATUITEMENT de nombreuses fonctionnalités telles que les instantanés pour enregistrer votre travail, les groupes de sécurité pour le trafic réseau, les volumes de stockage pour les grands ensembles de données, FastAI, PyTorch, les images préconfigurées et une API publique pour TensorFlow.

La plateforme propose des GPU NVIDIA et AMD de différents types. De plus, entraînez votre réseau neuronal ou créez des films d'animation en exploitant la puissance de l'informatique GPU. Leurs centres de données fonctionnent avec 100 % d'énergie renouvelable, provenant de sources géothermiques, afin de réduire les émissions de carbone.

Leurs prix sont 85 % inférieurs à ceux des autres fournisseurs, avec une facturation par incréments à la minute. Vous pouvez également économiser davantage grâce à des remises pour les engagements à long terme et les ressources préemptives.

Conclusion 👩‍🏫

Les GPU cloud sont conçus pour offrir des performances, une vitesse, une évolutivité, un espace et une commodité hors pair. Par conséquent, choisissez votre plateforme GPU cloud préférée, dotée de fonctionnalités prêtes à l'emploi, pour accélérer vos modèles d'apprentissage profond et gérer vos charges de travail d'IA en toute simplicité.